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永辉超市:拟4亿元合资设立全球消费品供应链服务公司

    

永辉超市拟与福建省交通运输集团有限责任公司、福州民天集团有限公司、怡和集团和谢香镇先生设立一二三三国际供应链管理股份有限公司,打造1233 S2B全球消费品供应链服务平台。合资公司注册资本10亿人民币,公司以4亿元现金出资,占注册资本的40%,为第一大股东。

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发布时间:02:09:16

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Google Brain发布了概念激活向量来理解神经网络的新思维方式。

    可解释性仍然是现代深度学习应用中最大的挑战之一。计算模型和深入学习的最新进展使我们能够创建极其复杂的模型,包括数千个隐银行在端午节活动_全网资讯网藏层和数千万个神经元。构建具有惊人结果的前沿深度神经网络模型相对简单,但是理解这些模型如何创建和使用知识仍然是一个挑战。最近,谷歌大脑团队的研究人员发表了一篇论文,讨论了一种新的方法,叫做概念激活向量(CAV),它为深入学习模型的可解释性提供了一个新的视角。要理解CAV技术,我们需要了解深层斗鱼直播的主播有哪些_全网资讯网次学习模型中可解释性问题的本质。在当今的深度学习技术中,模型的准确性与可解释性之间存在着一个永恒的矛盾。在完成复杂知识任务的能力和理解这些任务如何完成的能力之间,存在着可解释性、准确性的矛盾。知识和控制、性能和可验证性、效率和简单性。任何选择实际上都是在准确性和可解释性之间的权衡。你关心的是获得最好的结果,还是结果是如何产生的?这是数据科学家在每个深入学习场景中都需要回答的一个问题。许多深入的学习技术本质上是复杂的,尽管它们在许多场景中都是准确的,但很难解释。如果我们把一些最著名的深入学习模型绘制在精确的可解释性图表中,我们会得到以下结果:深入学习模型,可解释性不是一个单一的概念。我们可以在多个层次上理解它:为了实现上图中每个层次的定义的可解释性,需要几个基本的构建块。在最近的一篇论文中,谷歌的研究人员概述了他们认为的一些基本的可解释性构建块。谷歌总结了以下解释原则:理解隐藏层的作用:深度学习模式中的大部分知识都是在隐藏层中形成的。理解不同隐藏层在宏美国针对华为的禁令_全网资讯网观层面上的功能对于深入解释学习模型至关重要。理解节点的激活模式:解释的关键不是理解网络中每个神经元的功能,而是理解在同一空间位置一起激活的相互连接的神经元簇。通过相互连接的神经元群分割神经网络,我们可以从一个更简单的抽象层次来理解它们的功能。理解概念的形成:理解神经网络如何形成构成最终输出的单一概念是解释能力齐达内不去皇马_全网资讯网的另一个关键组成部分。这些原则是谷歌新CAV技术的理论基础。概念激活向量遵循上面讨论的思想。一般来说,概念激活向量的可解释性是通过深入学习模型的输入特性来描述它们的预测。逻辑回归分类器就是一个典型的例子。它的系数权重通常被解释为每个特征的重要性。然而,大多数深入学习模型都是在像素值等特征上运行的,这些特征与人类容易理解的高级概念不符。此外,模型的内部值(例如神经元激活)也很模明日方舟骑兵与猎人强度_全网资讯网糊,难以理解。虽然显著性地图等技术可以有效地测量特定像素区域的重要性,但它们不能与更高层次的概念相关联。CAV背后的核心思想是衡量概念在模型输出中的相关性。概念的CAV是一组向量,由概念实例在不同方向上的值(例如,激活)组成。在本文中,谷歌团队概述了一种称为CAV(TCAV)测试的线性可解释方法,该方法使用偏导数来量化预测CAV所代表的潜在高级概念的敏感性。他们认为TCAV的定义有四个目标:容易理解:用户几乎不需要机器学习的专业知识。个性化:适应任何概念(如性别),不限于培训中涉及的概念。插入和使用:不需要再培训或修改机器学习模型即可操作。全局量化:一个单一的量化指标可以用来解释所有类或所有实例,而不仅仅是单一的数据输入。为了实现上述目标,TCAV方法分为三个基本步骤:1)定义模型的相关概念。王者消耗钻石换碎片_全网资讯网2)了解预测对这些概念的敏感性。(3)对每种方法的相对重要性进行全球定量解释。

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